... trình bày hướng tiếp cận giải toán người du lịch sửdụnggiảithuậtditruyềnGiảithuậtditruyền muốn mô lại q trình tiến hóa sinh vật tự nhiên vào tốn tối ưu hóa từ đưa lời giải tốt (có thể khơng ... tạo CHƯƠNG III : ĐỀ XUẤT GIẢITHUẬTDITRUYÊNGIẢI BÀI TOÁN NGƯỜI DU LỊCH Giảithuậtđề xuất : Nhóm đề xuất giảithuậtditruyền đơn giản giải toán người du lịch Giảithuật cài đặt ngôn ngữ java ... lọc tiếp tục sửdụng phép toán ditruyền đánh giá độ thích nghi cá thể (điển hình nhiễm sắc thể - NST) quần thể Thuậtgiải thực qua nhiều hệ lời giải đưa tối ưu Động lực Thuậtgiảiditruyền cung...
... Nội dung trình bày • • • • Giảithuậtditruyền Bài toàn người du lịch Đề xuất giảithuậtditruyềngiải toán người du lịch Chạy thử chương trình Giảithuậtditruyền Bài tốn người du lịch ... trình khởi tạo nửa số kích thước cá thể tối đa Việc sinh ngẫu nhiên sửdụng hàm đột biến • • Lai ghép Đột biến Giảithuậtditruyềngiải toàn người du lịch • Chọn lọc tự nhiên: • Sắp xếp quần thể ... trình mã hóa mảng có thứ tự số hiệu đỉnh Với đồ thị n đỉnh mảng có kích thước n phần tử Giải thuậtditruyềngiải toàn người du lịch • Khởi tạo quần thể: Quần thể ban đầu khởi tạo cách sinh ngẫu...
... kê rút từtừ điển trực tuyến chưa 72994 từ ngữ2 Bảng Thống kê theo độ dài từtừ điển http://dict.vietfun.com Độ dài từ ≥5 Tổng cộng IV HƯỚNG TIẾP CẬN BẰNG GIẢITHUẬTDITRUYỀNĐỂTÁCHTỪ Với ... engine dùnggiảithuậtditruyềnđể xác định cách táchtừ hợp lý văn tiếngViệt cho trước Các kết thực nghiệm cho thấy hướng tiếp cận đạt kết khả quan việc táchtừ phân loại văn tiếngViệt với độ ... câu, sửdụnggiảithuậtditruyềnđể tiến hóa quần thể mà đó, cá thể tương ứng với cách táchtừ cho câu xét Hàm đánh giá độ thích nghi thể thong tin thống kê rút trích trực tiếp từ Internet sử dụng...
... THUẬTDITRUYỀN VÀ THUẬT TỐN TẠO KHĨA BÍ MẬT CHƯƠNG ỨNG DỤNG MÃ HĨA KHĨA BÍ MẬT SỬDỤNGGIẢITHUẬTDITRUYỀN 2.1 Tổng quan Mật mã học kỹ thuậtđể bảo vệ thông tin Trong nghiên cứu này, sửdụngthuật ... học giảithuậtdi truyền: 1.2 Tìm hiểu Giảithuậtditruyền .3 1.3 Đặc trưng Giảithuậtditruyền .3 1.4 Tìm hiểu thuật tốn tạo khố bí mật 1.4.1 Giới thiệu kỹ thuật ... TỔNG QUAN VỀ GIẢITHUẬTDITRUYỀN VÀ THUẬT TỐN TẠO KHĨA BÍ MẬT 1.1 Giới Thiệu 1.1.1 Lịch sử phát triển Giảithuậtditruyền 1.1.2 Khái niệm giảithuậtditruyền ...
... 2.2: Đồ thị hàm f Ứng dụnggiảithuậtditruyền Ta trình bày năm thành phần giảithuậtditruyềnđểgiải toán +Biểu di n NST Ta sửdụng véc tơ nhị phân làm NST để biểu di n giá trị thực biến ... với phương pháp giảigiảithuậtditruyền toán tối ưu hàm biến hàm mục tiêu hàm F Ta sửdụng ưu giảithuậtditruyềnđểgiải toán này, chi tiết phần 3.5 Phương pháp tiếp cận ditruyền khơng tìm ... http://www.Lrc-tnu.edu.vn ii 2.1.2 Sự khác biệt giảithuậtditruyền so với giảithuật khác 21 2.1.3 Tính chất quan trọng giảithuậtditruyền 21 2.2 Giảithuậtditruyền cổ điển 22 2.2.1 Giới...
... u t ng quan v thu t toán di truy n GA – Genetic Algorithm CHƯƠNG 3: THI T K B ĐI U KHI N S D NG GI I THU T DI TRUY N 3.1 Xây d ng mơ hình b ñi u n s d ng gi i thu t di truy n 3.2 Tính tốn thơng ... nơron 2.1.4.3 Bi u di n tri th c m ng nơron 2.1.4.4 Hu n luy n m ng Nơron 2.2 GI I THI U T NG QUAN V THU T TOÁN DI TRUY N GA – GENETIC ALGORITHM 2.2.1 T ng u nhiên ñ n thu t gi i di truy n 2.2.2 ... n chéo c a ma tr n ′ ′ A0 k , B0 k , C0 k , ′ ′ ′ ′ A0 = diag[ A01 , A02 , , A0 p ] ∈ R nxn ′ B′ = diag[ B1′, B2 , , B′ ] ∈ R nxp p C = diag[C1 , C2 , , C p ] ∈ R nxp F ( x) = [ f1 ( x ), f (...
... thuy t v gi i thu t di truy n - Bi u di n tốn x p th i khóa bi u h tín ch trư ng đ i h c s d ng mơ hình gi i thu t di truy n - Vi c x p th i khoá bi u h tín ch s d ng gi i thu t di truy n m t v n ... THU T DI TRUY N Đ X P TH I KHĨA BI U H TÍN CH Chương v n d ng ki n th c v gi i thu t di truy n ñ M i NST có th xem m t m ng chi u: Chi u th nh t bi u di n ti t h c ngày, chi u th hai bi u di n ... THU T DI TRUY N Chương trình bày khái ni m v gi i thu t di truy n bi u h tín ch , đánh giá ưu c ñi m c a phương pháp, lý cách ng d ng vào gi i quy t m t s toán th c t ch n gi i thu t di truy...
... u t ng quan v thu t toán di truy n GA – Genetic Algorithm CHƯƠNG 3: THI T K B ĐI U KHI N S D NG GI I THU T DI TRUY N 3.1 Xây d ng mơ hình b ñi u n s d ng gi i thu t di truy n 3.2 Tính tốn thơng ... nơron 2.1.4.3 Bi u di n tri th c m ng nơron 2.1.4.4 Hu n luy n m ng Nơron 2.2 GI I THI U T NG QUAN V THU T TOÁN DI TRUY N GA – GENETIC ALGORITHM 2.2.1 T ng u nhiên ñ n thu t gi i di truy n 2.2.2 ... n chéo c a ma tr n ′ ′ A0 k , B0 k , C0 k , ′ ′ ′ ′ A0 = diag[ A01 , A02 , , A0 p ] ∈ R nxn ′ B′ = diag[ B1′, B2 , , B′ ] ∈ R nxp p C = diag[C1 , C2 , , C p ] ∈ R nxp F ( x) = [ f1 ( x ), f (...
... u t ng quan v thu t toán di truy n GA – Genetic Algorithm CHƯƠNG 3: THI T K B ĐI U KHI N S D NG GI I THU T DI TRUY N 3.1 Xây d ng mơ hình b ñi u n s d ng gi i thu t di truy n 3.2 Tính tốn thơng ... nơron 2.1.4.3 Bi u di n tri th c m ng nơron 2.1.4.4 Hu n luy n m ng Nơron 2.2 GI I THI U T NG QUAN V THU T TOÁN DI TRUY N GA – GENETIC ALGORITHM 2.2.1 T ng u nhiên ñ n thu t gi i di truy n 2.2.2 ... n chéo c a ma tr n ′ ′ A0 k , B0 k , C0 k , ′ ′ ′ ′ A0 = diag[ A01 , A02 , , A0 p ] ∈ R nxn ′ B′ = diag[ B1′, B2 , , B′ ] ∈ R nxp p C = diag[C1 , C2 , , C p ] ∈ R nxp F ( x) = [ f1 ( x ), f (...
... 37 3.2.2 Tách ti院ng 37 3.2.3 N丑c “nhi宇u” 38 3.2.3.1 3.2.3.2 Nh壱n di n t瑛 vi院t t逸t 38 3.2.3.3 3.3 Nh壱n di n ti院ng Anh 38 Nh壱n di n phiên âm ... 8亥u vào c亥n ph違i 8逢嬰c tách t瑛 b茨ng m瓜t mơ hình tách t瑛 m運 Mơ hình tách t瑛 m運 không t嘘t s胤 làm gi違m 8áng k吋 hi羽u su医t chung c栄a toàn h羽 th嘘ng Cho 8院n v磯n ch逢a có m瓜t mơ hình tách t瑛 m運 hồn ch雨nh ... ch逢挨ng trình c亥n ph違i tách thành t瑛ng ti院ng riêng bi羽t 8吋 ti羽n x穎 lý Quá trình tách v
... Rings Để cải tiến phương pháp tiếp cận thuật toán di truyền, phương pháp quy hoạch động sửdụngthuật toán Union of Rings ( đểgiải vấn đề phân dung lượng) thơng qua đểsửdụngthuật tốn ditruyền ... triển kĩ thuật tính tốn tích hợp cài đặt nhanh chóng lĩnh vực viễn thông 21 Thiết kế mạng hiệu sửdụnggiảithuậtditruyền Heuristic CHƯƠNG 2: THIẾT KẾ MẠNG HIỆU QUẢ SỬDỤNGGIẢITHUẬTDITRUYỀN ... hiệu sửdụnggiảithuậtditruyền Heuristic thuật tối ưu hóa cung cấp cách nhanh chóng hiệu để tìm giải pháp tốt nhiều giải pháp, kỹ thuật thích ứng phải cung cấp giải pháp tốt gần Thủ thuật...
... CỤM DỮ LIỆU SỬDỤNGGIẢITHUẬTDITRUYỀN VÀ MẠNG NƠ RON 16 2.1 Giảithuậtditruyền 16 2.1.1 Sơ đồ thực giảithuậtditruyền 17 2.1.2 Các q trình giảithuậtditruyền ... Phân cụm liệu sửdụnggiảithuậtditruyền mạng nơ ron 2.1 Giảithuậtditruyền 2.2 Mạng nơ ron 2.3 Mối quan hệ giảithuậtditruyền mạng nơ ron phân cụm liệu Chƣơng 3: Bài toán ứng dụng 3.1 Phát ... giảithuậtditruyền giúp trình phân cụm tối ưu Trong chương trình bày giảithuậtdi truyền, mạng nơ ron cách kết hợp chúng vào toán phân cụm liệu 2.1 GiảithuậtditruyềnGiảithuậtdi truyền...
... toán ditruyền (Genetic Algorithm) Thuật toán ditruyền tìm kiếm heuristic bắt chước trình tiến hóa tự nhiên dựa quần thể giải pháp ứng cử viên Nó thường sửdụngđể tạo giải pháp hữu ích để tối ... điều phối tác vụ theo giảithuậtditruyền - Cấu hình giả lập kết ngắn gọn 3.1 Điều phối công việc dựa giảithuậtditruyền cho điện tốn đám mây 3.1.1 Mã hóa khởi tạo (Encoding and Initiation) ... từ người dùng hệ thống máy tính Về mặt kinh tế, hấp dẫn điện toán đám mây khách hàng sửdụng họ cần, phải trả cho họ thực sửdụng Nguồn lực có sẵn để truy cập từ điện toán đám mây thời điểm từ...
... theo giảithuậtditruyềnđểgiải vấn đề nêu Giảithuậtditruyền chứng minh khám phá khơng gian giải pháp nhiều hướng [7], [8], [9] 1.3 Phương pháp luận Luận văn “Ứng dụnggiảithuậtditruyềnđể ... mạng, thuật toán Dijkstra nhiều tính tốn lặp lại Luận văn chọn tiếp cận theo giảithuậtditruyềnđểgiải vấn đề nêu Giảithuậtditruyền khám phá khơng gian tìm kiếm theo nhiều hướng Giảithuậtdi ... định việc sửdụnggiảithuậtditruyềnđể tìm tập đường có giá trị cost hợp lý Nghĩa giảithuậtditruyền hội tụgiải pháp tối ưu cục Tác giả khơng đưa so sánh với thuật tốn Dijkstra để chứng...
... • Tìm hiểu sở lý thuyết giảithuậtditruyềnsửdụng toán tối ưu đa mục tiêu • Sửdụng lý thuyết tối ưu đa mục tiêu giảithuậtditruyền áp dụng vào tốn: bán hàng trực tuyến máy ... luận văn chia thành chương: Chương I: Tối ưu đa mục tiêu giảithuậtdi truyền- Trình bày khái niệm tối ưu đa mục tiêu, thuậtgiảiditruyền Chương II: Tối ưu đa mục tiêu mua hàng trực tuyến Trình ... phẩm, sửdụnggiảithuậtditruyền tối ưu đa mục tiêu References [1] TS Nguyễn Đình Thúc Trí tuệ nhân tạo - lập trình tiến hóa Nhà xuất Giáo dục Năm 2001 [2] Lê Văn Hiệp - Một lớp phương pháp giải...
... phiên giảithuật GA Giảithuật đƣợc gọi giảithuậtditruyền đơn giản (SGA) 2.2 Giảithuậtditruyền mã hóa nhị phân Trong giảithuậtditruyền J H Holland sửdụng mã hoá nhị phân để biểu di n ... sửdụnggiảithuậtditruyền lần 57 Bảng 3.6 Kết xấp xỉ hàm hình chng sửdụnggiảithuậtditruyền lần 60 Bảng 3.7 Kết xấp xỉ hàm hình chuông sửdụnggiảithuậtditruyền ... http://www.lrc-tnu.edu.vn/ 27 CHƢƠNG 2: GIẢITHUẬTDITRUYỀN 2.1 Các khái niệm giảithuậtditruyềnGiảithuậtdi truyền- Gennetic Algorithm, viết tắt GA giảithuật tìm kiếm, chọn lựa giải pháp tối ƣu đểgiải toán khác...
... kế phiên giảithuật GA Giảithuật gọi giảithuậtditruyền đơn giản (SGA) 2.2 Giảithuậtditruyền mã hóa nhị phân Trong giảithuậtditruyền J H Holland sửdụng mã hoá nhị phân để biểu di n cá ... niệm giảithuậtdi truyền, sâu vào giảithuật chế hoạt động giảithuật Trong chương luận văn sâu vào giảithuậtditruyền mã hóa số thực, giảithuậtsửdụng chương để xác định trọng số giảithuật ... GIẢITHUẬTDITRUYỀN 27 2.1 Các khái niệm giảithuậtditruyền 27 2.2 Giảithuậtditruyền mã hóa nhị phân 29 2.3 Cơ chế hoạt động giảithuậtditruyền 33 2.4 Giải thuật...
... SƢ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ LÊ MINH NGỌC SỬDỤNGGIẢITHUẬTDITRUYỀN TÌM KIẾM THƠNG SỐ PID ĐIỀU KHIỂN ROBOT SCARA BÁM THEO QUỸ ĐẠO CHO TRƢỚC NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN ... SƢ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ LÊ MINH NGỌC SỬDỤNGGIẢITHUẬTDITRUYỀN TÌM KIẾM THƠNG SỐ PID ĐIỀU KHIỂN ROBOT SCARA BÁM THEO QUỸ ĐẠO CHO TRƢỚC NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN ... Chính qui Thời gian đào tạo từ: 4/2013 đến 10/2015 Nơi học: Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TP Hồ Chí Minh Ngành học: Kỹ thuật điện tử Tên luận văn: Sửdụnggiảithuật GA tìm kiếm thơng số PID...